人工智能搜索引擎——Bing(必应)。这款产品凭借微软雄厚的技术实力和chatgtp4.0,搜索功能确实强大,搜索结果涵盖面也极广。但是,由于搜索的随机性,Bing产生的搜索答案也颇随机,这让我在使用中经常感到是它在训练我,每次调整指令得到想要的答案后，以为能重复执行时搜索出来的答案让我摸不着头脑。

比如我搜索“曲江文旅”,会因为搜索的网页原因，每次找到的网页都是不通的，结果出来后也会大不相同，甚至会因为网页是某个小博主写的，错别字都一起来了。 Bing 的搜索能力太强大了,反倒限制了它的发挥,在固定化搜索场景下表现不佳。

但是,如果利用Bing的强大搜索能力来完成一些半结构化的数据挖掘和整理工作,效果可能会很惊人。比如可以使用Bing来查询一家上市公司过去N年的公告、财报和新闻报道,再使用人工智能技术对信息进行梳理和提炼,这样可以得到一个公司分析资料比一般研究报告要丰富得多。这种工作更加适合Bing的特性,可以发挥其搜索的长处。比如搜索一家公司大股东质押情况，能找出这个大股东质押情况的时间，比例，价格。结合质押的要求，就能推测出这位大股东是否因为有被动仓风险，而解除部分质押。

总之,Bing这个人工智能模型,由于搜索功能的高随机性,导致其生产的答案也比较随机,因此不太适合作为固定化搜索场景的最佳选择。但是,如果利用其强大的搜索能力去完成半结构化的数据搜集和整理工作,会更加合适,也可以发挥其真正的价值。Bing既是一个人工智能产品,也是一个数据处理和挖掘工具,关键是找到最适合它的使用场景。